Помощь студентам в учебе
ДИАЛОГОВАЯ СИСТЕМА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
|
ВВЕДЕНИЕ 5
ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ И ОБЗОР МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ 8
1.1. Поисковые методы оптимизации 10
1.1.1. Диалоговые методы с конфигурациями, состоящими из двух вершин 12
1.1.1.1. Метод покоординатного спуска 13
1.1.1.2. Метод сеточного поиска (Хука-Дживса) 15
1.1.1.3. Метод сопряженных направлений (Пауэлла) 17
1.1.1.4. Методы случайного поиска 20
1.1.1.5. Симплексные методы и комплекс-методы с отображением одной вершины 23
1.2. Задачи и алгоритмы многокритериальной оптимизации и принятия решений 30
1.2.1. Постановки многокритериальных задач принятия решений 33
1.2.2. Задачи принятия решений при определенности. Постановка задач
многокритериальной оптимизации. Характеристики приоритета критериев 36
1.2.3. Принципы оптимальности в задачах принятия решений 38
1.3. Программное обеспечение многокритериальной оптимизации 55
1.3.1. Пакеты и процедуры проектирования регуляторов 56
1.3.1.1. ANDECS 57
1.3.1.2. CRITERIA 58
1.3.1.3. MODCONS 59
Выводы к главе 1 61
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ДИАЛОГОВОГО АЛГОРИТМА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ 62
2.1. Описание проблемы и постановка задачи 62
2.2. Способ преодоления многокритериальности 64
2.3. Оценка диалогового метода многокритериальной оптимизации 65
2.4. Диалоговый алгоритм с использованием комплексов 70
2.4.1. Двумерный случай 71
2.4.2. Общий вид 75
2.5. Диалоговый алгоритм с накоплением информации 81
2.5.1. Двумерный случай 82
2.5.2. Общий вид 86
2.6. Использование предложенных диалоговых алгоритмов 88
Выводы к главе 2 89
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ АЛГОРИТМОВ 91
3.1. Методика проведения вычислительного эксперимента 92
3.1.1. Методы прямого поиска 93
3.2. Исследование помехоустойчивости диалогового алгоритма 97
3.2.1. Виды помех 98
3.2.2. Методика исследования 99
3.2.3. Результаты 100
3.3. Исследование вычислительных свойств диалоговых алгоритмов на задачах малой и средней размерности 102
Выводы к главе 3 106
ГЛАВА 4. ПОСТРОЕНИЕ ДИАЛОГОВОЙ СИСТЕМЫ. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАНЦИЯ 107
4.1.1. Формулировка требований к диалоговой системе 107
4.2. Описание диалоговой системы многокритериальной оптимизации
технологических процессов 108
4.2.1. Структура системы 108
4.2.2. Программная реализация системы 110
4.2.2.1. Возможности системы 110
4.2.2.2. Технические особенности системы 111
4.2.3. Работа системы в режиме диалога 111
4.2.3.1. Первоначальная настройка системы 113
4.2.3.2. Действия оператора при работе с системой оптимизации в режиме диалога 116
Выводы к главе 4 117
ГЛАВА 5. ОПИСАНИЕ ОБЪЕКТА ВНЕДРЕНИЯ 118
5.1. Процесс получения фотопреобразователей 118
5.1.1. Рабочие параметры процесса 119
5.1.2. Тестирование и контроль качества фотопреобразователей 120
5.2. Настройка системы 122
5.2.1. Ввод данных 124
5.3. Основные этапы процесса оптимизации (добавить данных) 125
5.4. Результаты оптимизации 126
Выводы к главе 5 127
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 129
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 130
ПРИЛОЖЕНИЕ
ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ И ОБЗОР МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ 8
1.1. Поисковые методы оптимизации 10
1.1.1. Диалоговые методы с конфигурациями, состоящими из двух вершин 12
1.1.1.1. Метод покоординатного спуска 13
1.1.1.2. Метод сеточного поиска (Хука-Дживса) 15
1.1.1.3. Метод сопряженных направлений (Пауэлла) 17
1.1.1.4. Методы случайного поиска 20
1.1.1.5. Симплексные методы и комплекс-методы с отображением одной вершины 23
1.2. Задачи и алгоритмы многокритериальной оптимизации и принятия решений 30
1.2.1. Постановки многокритериальных задач принятия решений 33
1.2.2. Задачи принятия решений при определенности. Постановка задач
многокритериальной оптимизации. Характеристики приоритета критериев 36
1.2.3. Принципы оптимальности в задачах принятия решений 38
1.3. Программное обеспечение многокритериальной оптимизации 55
1.3.1. Пакеты и процедуры проектирования регуляторов 56
1.3.1.1. ANDECS 57
1.3.1.2. CRITERIA 58
1.3.1.3. MODCONS 59
Выводы к главе 1 61
ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ДИАЛОГОВОГО АЛГОРИТМА МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ 62
2.1. Описание проблемы и постановка задачи 62
2.2. Способ преодоления многокритериальности 64
2.3. Оценка диалогового метода многокритериальной оптимизации 65
2.4. Диалоговый алгоритм с использованием комплексов 70
2.4.1. Двумерный случай 71
2.4.2. Общий вид 75
2.5. Диалоговый алгоритм с накоплением информации 81
2.5.1. Двумерный случай 82
2.5.2. Общий вид 86
2.6. Использование предложенных диалоговых алгоритмов 88
Выводы к главе 2 89
ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ АЛГОРИТМОВ 91
3.1. Методика проведения вычислительного эксперимента 92
3.1.1. Методы прямого поиска 93
3.2. Исследование помехоустойчивости диалогового алгоритма 97
3.2.1. Виды помех 98
3.2.2. Методика исследования 99
3.2.3. Результаты 100
3.3. Исследование вычислительных свойств диалоговых алгоритмов на задачах малой и средней размерности 102
Выводы к главе 3 106
ГЛАВА 4. ПОСТРОЕНИЕ ДИАЛОГОВОЙ СИСТЕМЫ. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАНЦИЯ 107
4.1.1. Формулировка требований к диалоговой системе 107
4.2. Описание диалоговой системы многокритериальной оптимизации
технологических процессов 108
4.2.1. Структура системы 108
4.2.2. Программная реализация системы 110
4.2.2.1. Возможности системы 110
4.2.2.2. Технические особенности системы 111
4.2.3. Работа системы в режиме диалога 111
4.2.3.1. Первоначальная настройка системы 113
4.2.3.2. Действия оператора при работе с системой оптимизации в режиме диалога 116
Выводы к главе 4 117
ГЛАВА 5. ОПИСАНИЕ ОБЪЕКТА ВНЕДРЕНИЯ 118
5.1. Процесс получения фотопреобразователей 118
5.1.1. Рабочие параметры процесса 119
5.1.2. Тестирование и контроль качества фотопреобразователей 120
5.2. Настройка системы 122
5.2.1. Ввод данных 124
5.3. Основные этапы процесса оптимизации (добавить данных) 125
5.4. Результаты оптимизации 126
Выводы к главе 5 127
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 129
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 130
ПРИЛОЖЕНИЕ
Особенностью большинства производственных систем, в которых протекают различные процессы, участвуют люди, является их большая сложность. Эта сложность проявляется в значительном числе и многообразии параметров, определяющих течение процессов, большом числе внутренних связей между параметрами, в их взаимном влиянии, а также в неформализуемых действиях человека-оператора.
Один из традиционных подходов к оптимизации сложных технологических процессов основывается на построении модели процесса. Для этого исследуемую производственную систему разбивают на подсистемы (объекты), модели которых строят, в зависимости от сложности и других характеристик, на основе различных подходов (теоретического, экспериментального и других). Таким образом, для каждого объекта можно получить набор моделей, которые характеризуются различными возможностями, свойствами и затратами на разработку [7]. Для системного моделирования необходимо выбрать и построить один из возможных типов модели каждого объекта системы для последующего их объединения в единую систему моделей.
Применение данного подхода связано с некоторыми трудностями, особенно в сложных системах, где описать зависимость эффективности производственных процессов от их параметров в явном виде проблематично или невозможно. Использование же статистических моделей не всегда приемлемо из-за необходимости достаточного количества статистической информации, для получения которой в реальных производственных процессах требуются большие затраты. Кроме того, по существу надо строить свою модель для каждого локального критерия качества, а затем объединять эти модели в единую систему моделей [4, 26, 38, 64]. Это еще больше усложняет и, естественно, удорожает классический подход.
С другой стороны, задачи оптимизации сложных технологических процессов могут быть формализованы как экстремальные и решаться методами поисковой оптимизации. Методы поисковой оптимизации основаны на использовании локальной информации о свойствах оптимизируемого объекта и последовательном улучшении качества решений экстремальных задач в условиях неопределенности [15, 46, 48, 65].
Среди методов поисковой оптимизации выделяются методы прямого поиска, использующие информацию о значениях оптимизируемой функции, которая, как правило, в явном виде недоступна по тем или иным причинам. Это и определяет большую практическую значимость методов прямого поиска, позволяя рассматривать технологический процесс как «черный ящик».
Результатом данной работы явилось создание диалоговой системы многокритериальной оптимизации технологических процессов и ее успешное внедрение в ходе настройки процесса получения фотопреобразователей на основе аморфного кремния. В качестве методов поисковой оптимизации использованы диалоговые методы прямого поиска - методы деформируемых конфигураций [50]. Эти методы имеют большое количество вариантов настроек, обеспечивая тем самым возможность быстрой адаптации системы под любой техно¬логический процесс. Кроме того, методы деформируемых конфигураций, в зависимости от настройки, позволяют найти оптимальное решение за меньшее число шагов/вычислений целевой функции, что немаловажно с точки зрения стоимости процесса оптимизации.
В первой главе представлены общие теоретические сведения о задачах многокритериальной оптимизации. Приведен краткий обзор диалоговых методов оптимизации нулевого порядка или прямого поиска, описаны достоинства, недостатки и критерии выбора того или иного метода оптимизации. Также рассмотрены доступные программные средства многокритериальной оптимизации.
Во второй главе приведено описание проблемы и сформулирован подход к решению задачи оптимизации. Выделен класс технологических процессов, на оптимизацию которых ориентирован сформулированный подход. Приведено описание разработанных диалоговых алгоритмов с накоплением информации для решения задачи многокритериальной оптимизации выделенного класса технологических процессов.
В третьей главе проведено исследование свойств разработанных алгоритмов с помощью вычислительного эксперимента. Исследовались вычислительные свойства алгоритмов при минимизации распространенных тест-функций, устойчивость к случайным помехам и работоспособность алгоритмов при минимизации функций малой и средней размерности.
В четвертой главе сформулированы требования к диалоговой системе многокритериальной оптимизации технологических процессов, приведено описание разработанной системы. Приведены возможности системы и принципы работы с ней.
В пятой главе подробно рассмотрен и формализован технологический процесс получения фотопреобразователей на основе аморфного кремния. Описана настройка системы, основные этапы процесса оптимизации; приведены и проанализированы его результаты.
Один из традиционных подходов к оптимизации сложных технологических процессов основывается на построении модели процесса. Для этого исследуемую производственную систему разбивают на подсистемы (объекты), модели которых строят, в зависимости от сложности и других характеристик, на основе различных подходов (теоретического, экспериментального и других). Таким образом, для каждого объекта можно получить набор моделей, которые характеризуются различными возможностями, свойствами и затратами на разработку [7]. Для системного моделирования необходимо выбрать и построить один из возможных типов модели каждого объекта системы для последующего их объединения в единую систему моделей.
Применение данного подхода связано с некоторыми трудностями, особенно в сложных системах, где описать зависимость эффективности производственных процессов от их параметров в явном виде проблематично или невозможно. Использование же статистических моделей не всегда приемлемо из-за необходимости достаточного количества статистической информации, для получения которой в реальных производственных процессах требуются большие затраты. Кроме того, по существу надо строить свою модель для каждого локального критерия качества, а затем объединять эти модели в единую систему моделей [4, 26, 38, 64]. Это еще больше усложняет и, естественно, удорожает классический подход.
С другой стороны, задачи оптимизации сложных технологических процессов могут быть формализованы как экстремальные и решаться методами поисковой оптимизации. Методы поисковой оптимизации основаны на использовании локальной информации о свойствах оптимизируемого объекта и последовательном улучшении качества решений экстремальных задач в условиях неопределенности [15, 46, 48, 65].
Среди методов поисковой оптимизации выделяются методы прямого поиска, использующие информацию о значениях оптимизируемой функции, которая, как правило, в явном виде недоступна по тем или иным причинам. Это и определяет большую практическую значимость методов прямого поиска, позволяя рассматривать технологический процесс как «черный ящик».
Результатом данной работы явилось создание диалоговой системы многокритериальной оптимизации технологических процессов и ее успешное внедрение в ходе настройки процесса получения фотопреобразователей на основе аморфного кремния. В качестве методов поисковой оптимизации использованы диалоговые методы прямого поиска - методы деформируемых конфигураций [50]. Эти методы имеют большое количество вариантов настроек, обеспечивая тем самым возможность быстрой адаптации системы под любой техно¬логический процесс. Кроме того, методы деформируемых конфигураций, в зависимости от настройки, позволяют найти оптимальное решение за меньшее число шагов/вычислений целевой функции, что немаловажно с точки зрения стоимости процесса оптимизации.
В первой главе представлены общие теоретические сведения о задачах многокритериальной оптимизации. Приведен краткий обзор диалоговых методов оптимизации нулевого порядка или прямого поиска, описаны достоинства, недостатки и критерии выбора того или иного метода оптимизации. Также рассмотрены доступные программные средства многокритериальной оптимизации.
Во второй главе приведено описание проблемы и сформулирован подход к решению задачи оптимизации. Выделен класс технологических процессов, на оптимизацию которых ориентирован сформулированный подход. Приведено описание разработанных диалоговых алгоритмов с накоплением информации для решения задачи многокритериальной оптимизации выделенного класса технологических процессов.
В третьей главе проведено исследование свойств разработанных алгоритмов с помощью вычислительного эксперимента. Исследовались вычислительные свойства алгоритмов при минимизации распространенных тест-функций, устойчивость к случайным помехам и работоспособность алгоритмов при минимизации функций малой и средней размерности.
В четвертой главе сформулированы требования к диалоговой системе многокритериальной оптимизации технологических процессов, приведено описание разработанной системы. Приведены возможности системы и принципы работы с ней.
В пятой главе подробно рассмотрен и формализован технологический процесс получения фотопреобразователей на основе аморфного кремния. Описана настройка системы, основные этапы процесса оптимизации; приведены и проанализированы его результаты.
В диссертации предложены, успешно апробированы и внедрены методика, математическое и программное обеспечение системы многокритериальной оптимизации технологических процессов. Система предназначена для решения задачи оптимизации технологических процессов с помощью настройки их параметров, что позволяет повысить качество продукции. Получены следующие основные научные и практические результаты.
1. Задача настройки параметров технологических процессов сформулирована как задача многокритериальной оптимизации. Предложен подход, позволяющий преодолеть многокритериальность задачи и возможную нечисловую природу функции качества путем использования информации о предпочтениях технолога. Выделен класс технологических процессов, на оптимизацию которых ориентирован сформулированный подход.
2. Созданы диалоговые алгоритмы на основе класса методов деформируемых конфигураций для решения задачи многокритериальной оптимизации технологических процессов.
3. Определены критерии оценки свойств методов оптимизации. Проведено исследование свойств предложенных алгоритмов с помощью вычислительных экспериментов, показана эффективность и устойчивость алгоритмов при влиянии помех.
4. Сформулированы требования к системе оптимизации технологических процессов, разработана ее структура и осуществлена программная реализация диалоговой системы многокритериальной оптимизации.
5. Система успешно внедрена для оптимизации технологического процесса получения фотопреобразователей на основе аморфного кремния. Использование системы позволило существенно повысить характеристики фотопреобразователей и устойчивость технологического процесса.
1. Задача настройки параметров технологических процессов сформулирована как задача многокритериальной оптимизации. Предложен подход, позволяющий преодолеть многокритериальность задачи и возможную нечисловую природу функции качества путем использования информации о предпочтениях технолога. Выделен класс технологических процессов, на оптимизацию которых ориентирован сформулированный подход.
2. Созданы диалоговые алгоритмы на основе класса методов деформируемых конфигураций для решения задачи многокритериальной оптимизации технологических процессов.
3. Определены критерии оценки свойств методов оптимизации. Проведено исследование свойств предложенных алгоритмов с помощью вычислительных экспериментов, показана эффективность и устойчивость алгоритмов при влиянии помех.
4. Сформулированы требования к системе оптимизации технологических процессов, разработана ее структура и осуществлена программная реализация диалоговой системы многокритериальной оптимизации.
5. Система успешно внедрена для оптимизации технологического процесса получения фотопреобразователей на основе аморфного кремния. Использование системы позволило существенно повысить характеристики фотопреобразователей и устойчивость технологического процесса.